基于工程方法的纵列式双旋翼悬停气动干扰性能计算(1室吴林波

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1、第二十六届(2010年)全国直升机年会论文基于工程方法的纵列式双旋翼悬停气动干扰性能计算吴林波陈平剑李春华(中航工业直升机设计研究所,景德镇,333001)摘要:针对双旋翼共面与不共面两种情况,建立了纵列式双旋翼气动干扰特性分析的工程计算方法,通过和国外的公开发表试验数据进行了对比,表明了本文方法的有效性。最后对悬停状态时纵列式双旋翼的气动性能进行了初步分析,计算了旋翼的拉力、功率随桨榖间距、旋翼转速、总距角等参数的变化规律,并与单旋翼做了比较,结果表明,纵列式双旋翼比单旋翼直升机多一项附加的旋翼诱导功率,其大小随旋翼桨榖间距的增大而减小。关键词:双旋翼,直升机,气动干扰,性能,工

2、程方法1引言纵列式直升机提供主要升力的两副旋翼沿机体纵向前后排列,其容许的重心变化范围较大,这是因为它能借助于前后旋翼差距操纵来保持直升机的平衡,而不像单旋翼直升机那样需加大旋翼桨榖挥舞铰的外移量来扩大容许的重心变化范围。纵向布置的两旋翼旋向相反,而不需像单旋翼一样靠尾桨来平衡反扭矩。因为这些结构布局上的特点,使得纵列式直升机双旋翼在空气动力特性方面与单旋翼有很大区别,主要是由于前后旋翼在布置时会有重叠区域,两旋翼会有一定的气动干扰,后方的旋翼很容易处在前方旋翼的尾流中,尤其在悬停时干扰更加严重。两旋翼之间气动干扰的存在对诱导速度大小与分布会产生一定影响,引起附加的功率损失。在某些

3、状态下,这种干扰对气动特性的影响是决定性的。因此,对纵列式双旋翼气动干扰特性分析有重要的意义。目前,直升机气动干扰分析方法主要有涡方法[3]和CFD方法两大类。涡方法相对简单,工程实用,但在工程运用上对双旋翼建模有一定难度。而CFD方法则采用Euler或Navier-Stokes方程,可充分捕捉双干扰流场的细节特征和粘性影响,能较准确地计算干扰性能,但受网格生成难度大及计算资源的限制,目前的研究大多针对单旋翼流场特性[4],而针对纵列式直升机的研究还很少。本文针对双旋翼共面与不共面两种情况,沿方位角和桨叶径向对扇形拉力微元进行积分,建立了纵列式双旋翼气动干扰特性分析的工程计算方法,

4、通过和国外的公开发表试验数据进行了对比,表明了本文方法的有效性。最后对悬停状态时纵列式双旋翼的气动性能进行了初步分析,计算了旋翼的拉力、功率随桨毂间距、旋翼转速、总距角的变化规律,并与单旋翼做了比较,得出了一些有意义的结论。2纵列式双旋翼气动干扰分析模型的推导通常,动量叶素理论用来计算悬停时单旋翼的性能,但它也能用来分析双旋翼直升机的性能特性。动量-叶素组合理论将动量理论和叶素理论分别求出的微元拉力相联系,从而获取诱导速度沿桨叶展向的分布情况。(假设,前后旋翼轴位于同一纵向平面内。)2.1两旋翼共面当两旋翼处在同一平面或者两旋翼稍有高度差但尾迹还没有明显的收缩时,两旋翼的诱导速度和

5、气流边界是相等的,两旋翼基本是相对称的,如图1所示,考虑重叠区域中,直径为dr的微圆,其面积为,它的位置由、确定。通过的空气流量为,由动量理论[]可知,面积所产生的拉力应是124(3)另一方面,上旋翼在面积所产生的拉力也可以根据叶素理论来求得。近似认为是由半径处、宽度为的整个环面产生的拉力中的一部分,即(4)类似地,对于下旋翼(5)式中,是旋翼转速,为桨叶宽度,是升力系数,一般地,在临界迎角以下,可以近似认为与当地迎角成线性关系,即,其中是翼型的升力线斜率。对于常用翼型,,是当地迎角。令,则可以得到重叠区域任意位置的诱导速度(6)非重叠区域的诱导速度可由单旋翼动量-叶素组合理论推得

6、,即图1桨盘重叠区域以及圆形微元示意图(7)式中为桨尖速度,对两旋翼桨盘的重叠区域和非重叠区域分别积分可以得到拉力公式和诱导功率公式为(8)(9)式中,是叶端损失系数。(上面是参考国外文献)图2圆形微元积分示意图拉力和诱导功率的表达式中的积分比较复杂,一般很难直接进行积分,可以用数值积分的方法得出结果。这里对积分区域做一些说明,如果采用圆形微元(见图1)来求拉力和功率,积分时会有重复以及遗漏的积分微元,因此,本文将圆形微元转换成扇形微元,将拉力微元沿方位角和径向进行积分,提高了计算精度。如图2所示。考虑重叠区域半径处,宽度为、弧度为的微元,由叶素理论可以得到该微元上的拉力(10)1

7、24由几何关系可得(11)将(11)代入(6)式,得(12)将(12)代入(10)式,并对和做二重积分(半径处方位角的积分区域由几何关系可以得到,应为(-,),可得重叠区域的拉力为(13)非重叠区域的拉力的积分可以用同样的方法得出(14)同样方法可以得到旋翼诱导功率的表达式。2.2两旋翼不共面当两旋翼垂向有一定高度差,且高度差比较大时,下旋翼部分仍然处于上旋翼尾流区,但是下旋翼对上旋翼的影响就会越来越小,两旋翼的诱导速度和气流边界也不再是对称的,所以不能再用上面推导的

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